Total de visualizações de página

sábado, 10 de agosto de 2013

Maturidade em dados-DMM-Data Maturity Model-Parte-III



As quatro categorias do DMM abrangem 11 componentes(5 da Estratégia, 2 de Operações, 2 de Plataforma e Arquitetura  e 2 de Qualidade) e 37 Áreas de Processos (17 da Estratégia, 8 de Operações, 6 de Plataforma e Arquitetura e 6 de Qualidade de dados) . Essas 37 áreas de processo serão enumeradas (x), na medida em que falarmos sobre cada uma. Vamos dar um “zoom” em cada uma delas, começando pela Estratégia de Dados. Veja a figura DMM-03, a seguir:
Figura DMM-03



Estratégia de Gestão de Dados:
A Estratégia  está relacionada com as ações pilares da GD(Data management-GD-Gestão de Dados), ou seja: objetivos, cultura organizacional, modelos de governança, apoio financeiro e entendimento do ciclo de vida dos dados. A essência da Estratégia está nas ações que darão embasamento para uma implementação correta e sustentável da GD na empresa. Primeiro pensamos nos OBJETIVOS  da empresa para justificar um plano tão ousado e complexo, que é controlar dados na empresa. Entender bem e explicitar  o porquê de se partir para GD é o primeiro grande desafio . Em outras palavras, os objetivos de gestão de dados(1). Isso envolve  também avaliar as áreas críticas e definir prioridades(2)  e escopo(3), visto que os dados são onipresentes na empresa e nunca se conseguirá controlá-los em todas as suas fronteiras. Além disso, há aspectos fundamentais de CULTURA ORGANIZACIONAL  que deverão ser quebrados. O sentido de “proprietarismo” de dados é um deles. O de replicação “impune” dos dados  é outro. O de desvio de padronizações é outro. Assim haverá outros vícios culturais desenvolvidos ao longo de anos. Isso, obviamente, implica na busca por um alinhamento(4) entre as áreas envolvidas no trabalho, começando, por exemplo, por uma Gerência executiva e passando por Comitês( executivos e/ou de GD) até chegar nos gestores locais de dados, focais responsáveis pela condução dos procedimentos de dados nas áreas de negócios. Um dos fatores críticos no alinhamento e no sucesso de qualquer programa, principalmente deste que mexe com elementos fundamentais como os dados é a comunicação(5). Pronto. Chegamos em outro ponto importante da estratégia: a comunicação. Resolvidos ou desenvolvidos as primeiras ideias sobre objetivos e cultura organizacional, parte-se para pensar, compartilhar, discutir e consensar os MODELOS DE GOVERNANÇA a serem aplicados na abordagem daquela empresa. Esse é o desafio de se dar a primeira forma organizacional àqueles que serão os responsáveis por materializar como a governança de dados vai ser conduzida na empresa . Primeiro na estrutura de GD(6)  ou seja a  concepção interna da própria área de GD, com seus papéis e responsabilidades, contando com camadas  mais estratégicas como o Comitê/Conselho executivo e de GD, áreas táticas como CDO/DMO ou áreas mais operacionais como gestores de dados. Isso tudo alinhado com os “custodiadores”(DBA´s,DA´s,etc), que são os papéis já existentes na esfera de dados, normalmente localizados dentro da TI.  A seguir vem a forma de se dar oficialidade a esta estrutura, pensando no seu encaixe e  nas fronteiras com as áreas existentes da empresa, através de um modelo organizacional(7)  oficial, com responsabilidades e “accountability” para todos os envolvidos nessa gestão. Lembre-se que os dados  perpassam áreas funcionais e hierarquias na empresa. Isso posto, chega-se ao mecanismo de supervisão(8), ou seja a forma pela qual isso tudo será observado, medido, analisado e mantido ou modificado. Seria uma espécie de Gerência de portfólio das ações de GD que estão sendo desenvolvidas, analisando-se o desempenho da GD como processo que flui pela empresa. Todas essas atividades de GD a serem executadas deverão ser preparadas e planejadas, com recursos alocados,papéis,etc. Para isso temos que ter um plano de implementação de GD(9), que definirá como vou fazer tudo isso funcionar e envolve como preparar para o funcionamento da GD, das ações de supervisão, da comunicação, etc. Isso, por sua vez,  pede uma análise dos recursos humanos necessários, ou requisitos do capital humano(10)  para se tocar a GD. Por fim, dentro ainda do componente Modelo de Governança, há o processo de Medições(11). Esse é o mesmo conceito emprestado do CMMI(MA) ou do MPS.BR(MED).Há que se ter medições para fazer esse acompanhamento das atividades e dos resultados de GD, pois não se gerencia o que não se mede. Terminadas essas visões de processos , digamos preparatórias, devemos pensar nele, o motivo de tudo isso, o gerador desses posicionamentos. Sua excelência: “O DADO”. Dentro da  categoria Estratégia há um componente chamado CICLO de VIDA dos dados. É aqui que vamos ter que entender o dado como um elemento gerenciável dentro da empresa.  Aqui começamos a materializar aquela máxima de que os dados são ativos da empresa. O conceito de ciclo de vida de dados é muito próximo do nosso conceito de ciclo de vida. Se você pensar em você, com os seus dados, ao longo da sua vida,  você entenderá o que é o ciclo de vida. Pense nisso:  Quando você nasceu, os seus dados fizeram parte do sistema de informações da Maternidade onde sua mãe deu à luz. Apareceram sob a forma de fichas, registros de internação  em papel, etc. Os resultados  desse , digamos , processo, foram a etiqueta que você teve pregada no berçário e o papel que declarava o seu nascimento, entregue aos seus pais quando saíram. Com esse papel, o seu pai foi ao Cartório de registro, entrando num outro “processo de negócio”, por assim dizer. Fez o registro com esses dados (que agora viraram input). Os dados foram transformados em outros registros e teve como saída(output) a sua certidão de nascimento lavrada. Ela serviu de entrada no sistema do grupo escolar, que gerou alguns registros internos e como saída originou-se o seu boletim de aprovação  e seu certificado. Dessa forma os seus dados foram sendo tratados por diferentes processos ao longo da sua vida. Até que  um dia, como acontecerá com todos nós, o ciclo se fechará. Alguém fará o registro de seu óbito(uau..), tendo como entrada um atestado emitido por um outro processo de negócio(do hospital onde você esteve internado)  e terminará o ciclo de vida de seus dados. Ainda haveria outros processos subsequentes, relativos a espólio, herança,etc, por onde os seus dados trafegariam, mas paramos por aqui. Entendeu o que é um ciclo de vida de dados?. Pois é...No DMM, dentro da categoria Estratégia e dentro do componente CICLO DE VIDA, há alguns processos. O primeiro deles é o chamado Definição de Requisitos de dados(12). No fundo esse processo identifica as áreas de negócios da empresa(todas ou aquelas sob o foco prioritário da GD), os processos de negócios dentro delas e os dados que são usados em cada um. Há uma forma de se registrar isso, via modelos de dados, que podem ser canônicos(aqueles com alto grau de independência de como os dados serão usados, envolvendo entidades,relacionamentos e atributos fundamentais), lógicos(entidades, relacionamentos e atributos numa visão menos computacional), físicos(maiores detalhes sobre a sua forma de implementação, numa visão mais computacional). Outro elemento sugerido nesse processo é o registro disso tudo num Repositório, num casamento com outro processo que foca nos metadados, como o Ontologia e semântica de negócios(22), falado mais adiante.
Um outro processo, vizinho deste, chamado Gerência do ciclo de vida dos dados(14)  detalha o “como” cada processo usa/altera/consome os dados, numa espécie de “zoom” do anterior,agora com ênfase nos processos, enquanto o anterior tinha olhos mais voltados  para os dados. Aqui o olhar é sobre os Processos de negócios e como os dados são tratados dentro deles: São analisados de vários pontos de vistas: de quem consome, de quem os produz, envolve também a identificação de dados que são usados e consumidos por “vários” processos de negócios, os chamados Dados Mestres. Aqui há a necessidade de se começar a conhecer e manter oficialmente o ciclo de vida dos dados, a partir do conhecimento dos processos de negócios. A essência da visão desse processo é o ciclo vida, obtido via a análise de vários processos. Lembre-se que o ciclo de vida de um dado perpassa vários processos de negócios. Associado a esses dois processos anteriores, ainda dentro do componente CICLO DE VIDA, há um terceiro processo chamado Impacto Operacional(13) . Esse processo, batizado com um nome, que a princípio soa pouco adequado, tem como objetivo dar um foco mais operacional às atividades de DM. Enquanto os dois anteriormente versavam sobre a visão dos dados numa perspectiva mais de ciclo de vida, este foca  em como os dados serão planejados com relação às atividades operacionais de GD, documentando e validando workflows, garantindo SLA(acordo de nível de serviços das atividades de dados) e garantindo que os requisitos de dados(12) demandados anteriormente serão alcançados ou materializados . Cogitam também dos aspectos de transição para o ambiente de produção  e de aceitação dos processos e das plataformas implementadas. No fundo é uma visão, digamos mais CPD, operacional, numa espécie de preparação para a categoria seguinte de OPERAÇÕES de DADOS . Para fechar a categoria Estratégia de DM, há o último componente, denominado APOIO FINANCEIRO, ou Funding. Ela contempla as ferramentas e estratégias de convencimento, ou seja, tem como objetivo provar que tudo isso tem valor de negócios e será dedicado à alta gerencia e camada decisória da empresa. Esse componente tem 3 áreas de processos(PA), ou processos. O primeiro é TCO(15), ou custo total de propriedade. O outro é Business Case(16) e o último é Modelo de funding(17). Os dois primeiros têm como objetivo provar, convencer e demonstrar que os  investimentos(terceiro)  a serem aplicados terá retorno. Embora seja a visão menos técnica do modelo DMM, é uma das mais importantes pois define a viabilização de um projeto extremamente sensível na importância e no investimento.
Observe a figura DMM-04. Ela mostra um diagrama de bolhas enfatizando os vetores de relacionamentos entre as quatro categorias do DMM. Veja que da bolha Estratégia de GD saem as diretivas para as outras categorias do DMM. As políticas, objetivos e direções são enviadas para a Plataforma e Arquitetura e para a categoria Operações de GD. Para a categoria de Qualidade de dados, saem nas necessidades de qualidade e aspectos de Governança. Na seta de baixo, aparecem os Processos considerados de Apoio (Requisitos, Riscos, Configuração e Medições) .

Figura DMM-04